論文の概要: Rethinking Unsupervised Neural Superpixel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10213v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 09:30:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 16:52:12.332523
• Title: Rethinking Unsupervised Neural Superpixel Segmentation
• Title（参考訳）: 教師なしスーパーピクセルセグメンテーションの再考
• Authors: Moshe Eliasof, Nir Ben Zikri, Eran Treister
• Abstract要約: CNNによるスーパーピクセルセグメンテーションのための教師なし学習が研究されている。 このようなネットワークの有効性を改善するために,3つの重要な要素を提案する。 BSDS500データセットを実験した結果,提案手法の意義を示す証拠が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.123324869194195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the concept of unsupervised learning for superpixel segmentation via CNNs has been studied. Essentially, such methods generate superpixels by convolutional neural network (CNN) employed on a single image, and such CNNs are trained without any labels or further information. Thus, such approach relies on the incorporation of priors, typically by designing an objective function that guides the solution towards a meaningful superpixel segmentation. In this paper we propose three key elements to improve the efficacy of such networks: (i) the similarity of the \emph{soft} superpixelated image compared to the input image, (ii) the enhancement and consideration of object edges and boundaries and (iii) a modified architecture based on atrous convolution, which allow for a wider field of view, functioning as a multi-scale component in our network. By experimenting with the BSDS500 dataset, we find evidence to the significance of our proposal, both qualitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: 近年,CNNによる超画素分割のための教師なし学習の概念が研究されている。 基本的に、このような方法は畳み込みニューラルネットワーク(cnn)によってスーパーピクセルを生成し、そのようなcnnはラベルやそれ以上の情報なしでトレーニングされる。 したがって、このようなアプローチは、通常、ソリューションを有意義なスーパーピクセルセグメンテーションへと導く目的関数を設計することによって、事前の編入に依存する。 本稿では,そのようなネットワークの有効性を改善するための3つの重要な要素を提案する。 (i)入力画像と比較して、 \emph{soft} 上画素画像の類似性。 (ii)オブジェクトエッジとバウンダリの強化と考察 (iii)ネットワークのマルチスケールコンポーネントとして機能する、より広い視野の視野を可能にするatrous畳み込みに基づく修正されたアーキテクチャ。 bsds500データセットを実験することで,提案の質的および定量的な意義を示す証拠が得られた。

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